[논문 리뷰] Allocation d'actifs selon le crit\\`ere de maximisation des fonds propres \\'economiques en assurance non-vie

Frédéric Planchet, Thérond, Pierre-Emanuel|arXiv (Cornell University)|2010. 01. 12.

Risk and Portfolio Optimization인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 비생명 보험사의 자산 배분 프레임워크를 제안하며, 솔베니티 II 및 프랑스 규제 체제 하에서 경제적 자본을 최대화하기 위해 경제적 안정성 마진(MFPE) 기준을 사용한다. 위험과 수익을 균형 잡는 스토크라스틱 최적화 문제를 수립하여, 솔베니티 II의 위험 민감 자본 요건이 프랑스 모델과 비교해 최적의 자산 배분과 자본 수준에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

The economic equities maximization criterion (MFPE) leads to the choice of financial portfolio, which maximizes the ratio of the expected value of the insurance company on the capital. This criterion is presented in the framework of a non-life insurance company and is applied within the framework of the French legislation and in a lawful context inspired of the works in progress about the European project Solvency 2. In the French regulation case, the required solvency margin does not depend of the asset allocation. It is quite different in the Solvency 2 framework because the target capital has to control the global risk of the company. And the financial risk takes part of this global risk. Thus the economic equities maximization criterion leads to search a couple asset allocation / equities which solves a stochastic program. A numerical illustration makes it possible to analyze the consequences of the introduction of a Solvency 2 framework on the technical reserves and the equities of a non-life insurance company and on the optimal allocation due to the economic equities maximization criterion. Finally, the impact of a misspecification of the risky asset model on the optimal allocation is illustrated.

연구 동기 및 목표

• 비생명 보험사의 경제적 자본(MFPE)을 최대화하는 자산 배분 전략을 솔베니티 II 및 프랑스 규제 프레임워크 하에서 개발하기.
• 자산 배분에 따라 달라지는 위험 기반 자본 요건을 가진 솔베니티 II 체제로의 전환과, 자본 요건이 자산 배분에 영향을 주지 않는 프랑스 규제 모델로의 전환에 따른 최적 투자 결정의 변화 분석하기.
• 위험 자산 수익률에 대한 모델 오Specification이 최적 자산 배분에 미치는 영향 평가하기.
• 비생명 보험에서 솔베니티 II가 기술적 예비금, 경제적 자본, 최적 포트폴리오 구성에 미치는 영향 수량화하기.

제안 방법

• 기대 잉여 대 요구되는 경제적 자본의 비율을 극대화하기 위해 MFPE(금융 성과 극대화) 기준을 스토크라스틱 최적화 문제로 수립한다.
• 프랑스 규제(고정된 안정성 마진)와 솔베니티 II(위험 민감 자본 요건)의 양쪽 모두에서 보험사의 자산대비표를 모델링하는 프레임워크 내에서 이 기준을 적용한다.
• 금융 위험을 전체 위험 프로필에 통합하여, 솔베니티 II 하에서 자산 배분이 요구 자본의 핵심 결정 요소가 되도록 한다.
• 수치적 예시를 통해 솔베니티 II가 기술적 예비금, 자기자본 수준, 최적 자산 배분에 미치는 영향을 시뮬레이션한다.
• 위험 자산 수익률의 분포에 대한 모델 오Specification을 도입하여 최적 배분의 민감도를 평가한다.
• 보험 및 금융 수익의 불확실성 하에서 동적 자산 배분 문제를 해결하기 위해 스토크라스틱 프로그래밍을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비생명 보험사의 최적 자산 배분은 프랑스 규제 모델에서 솔베니티 II 프레임워크로 전환할 경우 어떻게 변화하는가?
• RQ2 총 위험 자본 요건에 금융 위험을 포함시킬 경우, MFPE 기준 하에서 최적 포트폴리오 선택에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 위험 자산 수익률에 대한 가정 모델의 편차는 최종 최적 자산 배분에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 솔베니티 II 체제 하에서 프랑스 모델과 비교해 기술적 예비금과 경제적 자본에 어떤 변화가 발생하는가?
• RQ5 자본이 위험 기반일 경우와 고정일 경우에 MFPE 기준이 투자 전략을 얼마나 다르게 이끌어내는가?

주요 결과

• 솔베니티 II에서는 자산 배분에 따라 요구 자본이 달라지므로, 자본이 외생적으로 고정된 프랑스 모델과 비교해 최적 포트폴리오가 상당히 변화한다.
• MFPE 기준은 수익과 위험 사이의 트레이드오프를 초래하며, 금융 위험에 대한 자본 요금이 부과되므로 솔베니티 II 하에서는 최적 배분이 더 보수적으로 나타난다.
• 수치적 예시는 솔베니티 II가 프랑스 모델보다 더 높은 요구 경제적 자본과 낮은 최적 자기자본 수준을 초래한다는 것을 보여준다.
• 위험 자산 수익률의 분포에 대한 모델 오Specification은 최적 자산 배분을 열등하게 만들며, 정확한 위험 모델링의 중요성을 강조한다.
• 이 연구는 MFPE 기준이 위험 측정 프레임워크에 민감하며, 솔베니티 II의 위험 기반 자본 요건이 전통적인 최적 포트폴리오를 왜곡한다는 것을 확인한다.
• 이 프레임워크는 솔베니티 II와 같은 위험 기반 규제 환경에서는 자산 배분 결정이 자본 요구 수준과 분리될 수 없다는 것을 입증한다.